Java学习走的太快好吗，担心基础不牢固

数据清洗在机器学习中的重要性 数据清洗是机器学习流程中的关键步骤，直接影响模型的性能和可靠性。线性回归作为基础的监督学习算法，对数据质量尤为敏感。未经处理的脏数据可能导致模型偏差、过拟合或欠拟合。 缺失值处理策略 检查数据集中是否存在缺失值是首要任务。对于线性回归模型，常见的缺失值处理方法包括删除缺失样本、均值/中位数填充、回归填充或引入缺失标志。选择方法需考虑缺失比例和特征重要性。 删除缺失样本适用于缺失比例较低且随机分布的情况。数值型特征可采用均值或中位数填充，保持数据分布不变。对于重要特征，可建立简单回归模型预测缺失值。 异常值检测与处理 异常值会显著影响线性回归的拟合效果。常用的检测方...

多益网络三方已签约，并且已经寄回的情况下把我三方毁约了，26届刚秋招已经没三方了😭打电话问就是业务调整，岗位已经没有了😭

先叠个甲：不是互联网行业原罪，是它真的只适合“天选卷王”，普通选手硬闯只会沦为“职场耗材”。1.为什么我劝退互联网？互联网行业的 “高薪神话” 背后，是大多数人难以承受的隐性成本，这些现实问题往往被光鲜表象掩盖：高压不是 “抗压” 就能扛，是身心双重透支：工作时长长、要随时oncall是一方，。更消耗人的是 “无意义内耗”：需求反复变更（上午定的方案下午推翻）、跨部门无效沟通（对接 3 个部门才推进 1 步）、为了 “做给老板看” 的形式化汇报、明明能高效完成却被要求 “磨洋工凑时长”。更核心的是 “结果导向的焦虑绑架”：KPI、GMV、用户增长等指标如利剑悬顶，每天被催着要收益、要突破，哪怕...